Una app basada en información de Twitter
Todo comenzó cuando el granizo cayó sobre la Ciudad de Buenos Aires, a principios de marzo de este año. Guido de Caso*, estudiante de Doctorado en Computación en la UBA, había cambiado el auto hace poco y pudo resguardarlo al enterarse por radio que el granizo venía por él.
"Me puse a pensar que con la tecnología que nos rodea se puede hacer algo mucho mejor y no depender tanto del azar", relató a CanalAR Guido, quien decidió crear Granizo Alertas "una aplicación que esté corriendo siempre en el dispositivo que llevamos encima y en cuanto detecta que puede haber granizo nos avise".
- ¿Podrías contarnos en qué consiste la aplicación?
- Es una aplicación para dispositivos móviles que nos mantiene siempre informados sobre las tormentas de granizo que se avecinan a donde estemos ubicados. Su principal fuente de información es Twitter, ya que se fija en qué ubicación estás (latitud y longitud) y busca tweets de tu zona que hagan referencia al granizo. Cuando la cantidad de tweets llega a cierto nivel alarmante, 'Granizo alertas' notifica mediante un aviso sonoro, de forma tal de que puedas salir a poner a reparo tus cosas. Es importante aclarar que no es necesario tener cuenta en Twitter para usar 'Granizo alertas'. En su gran mayoría los tweets son públicos y por lo tanto la app busca entre esta enorme base de datos sin necesidad de configurar un usuario ni password. La app funciona desde el momento en que la instalás, sin que sea necesario configurar nada.
- ¿Hay más fuentes de información además de Twitter?
- Sí, Granizo alertas también usa información del Servicio Meteorológico Nacional (SMN). Cuando el SMN lanza una alerta sobre granizo en la provincia donde estés, esto hace que el puntaje calculado suba. Es decir, no alcanza con que haya una alerta del SMN para que la app empiece a sonar.
- ¿Qué esfuerzos te llevó desarrollar la aplicación?
- La app la hice en mis ratos libres, ya que soy estudiante y mi principal dedicación es mi carrera. El esfuerzo de desarrollo lo estimo en aproximadamente 10 días full time yo solo, aunque esta tarea estuvo distribuida a lo largo de un poco más de 1 mes. El código tiene aproximadamente 5.000 líneas.
*Guido de Caso es estudiante de Doctorado en Computación en la UBA